本文提出一种针对成像流式细胞术（IFC）的轻量级U-Net模型，解决了传统阈值法在低对比度图像中精度不足、标准U-Net计算耗时过长的问题。通过优化网络架构（缩减深度、滤波器数量和卷积层）并结合高质量数据标注工具（CytoPix），模型在变形性细胞术（DC ...
本研究针对脑肿瘤MRI分割中传统方法对复杂强度分布建模不足的问题，提出了一种结合广义高斯混合模型（GGMM）预处理与3D U-Net的融合框架。通过BraTS 2020数据集验证，该方法在整体肿瘤分割上达到0.88的Dice系数，显著优于基线模型，为临床精准诊疗提供了可靠的 ...
这次，我们来聊一聊用于生物医学图像分割的的一种全卷积神经网络，这个网络带有长短跳跃连接。 上次，我已经回顾了 RoR (ResNet of ResNet, Residual Networks of Residual Networks)（这是2018年的TCSVT论文，如果有兴趣，请访问我的评论。）在RoR中，通过使用长短跳跃连接 ...
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